Stable Diffusion trainieren

Stable Diffusion verfolgt einen ganz eigenen Ansatz: Das Tool wird Open Source entwickelt, die gesamte Codebasis kann bei GitHub oder HuggingFace heruntergeladen werden. Entsprechend werden diverse Tools und Erweiterungen angeboten, die durch eine lebendige Community ständig weiterentwickelt werden. Schnell entstand so auch die Möglichkeit, Stable Diffusion auf eigene Daten oder Anwendungsfälle zu trainieren.

Stable Diffusion bietet eine kraftvolle Plattform zur Erzeugung von KI-gesteuerten Bildern. Ob Sie ein Künstler sind, der schnell Bilder im eigenen Stil erzeugen möchte, oder jemand, der bestimmte Objekte oder Personen in die generierten Bilder einfließen lassen will – das Training eines eigenen Embeddings in Stable Diffusion ist der Schlüssel. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie ein Embedding in Stable Diffusion trainieren.

Das Konzept basiert auf dem Diffusion-Modell, das der Kern der Mechanik ist: Ein Diffusion Model ist ein generatives Modell, das stochastische Prozesse nutzt, um Datenpunkte schrittweise mit Rauschen zu versehen oder Rauschen zu entfernen. Im Forward-Prozess wird ein echter Datenpunkt durch sukzessive Zugabe von Rauschen unkenntlich gemacht. Im Reverse-Prozess wird das Rauschen entfernt, um den ursprünglichen Datenpunkt wiederherzustellen. Dies macht das Diffusion-Modell ideal für komplexe Daten-Generierung in iterativen Schritten.

Für ein spezialisiertes Training von Stable Diffusion stehen verschiedene Methoden zur Verfügung, die jeweils ihre eigenen Stärken und Einsatzmöglichkeiten haben. Im Folgenden beschreibe ich folgende Methoden genauer:

  • Training eines Embedding per Textual Inversion
  • LoRA-Training
  • Training eines eigenen Modells per Dreambooth
  • Training eines eigenen Modells per Hypernetwork

Alle Trainingsmethoden haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, abhängig von den Zielen und Anforderungen des Nutzers. In diesem Abschnitt wird die Funktionsweise der Ansätze im Kontext der Stable Diffusion-Plattform erläutert. Da ich für meinen Reiseblog immer wieder Bilder der wunderbaren Insel Amrum brauche, referenziere ich häufig darum. Meine Trainings werde ich demnächst detailliert veröffentlichen, die Links füge ich dann hier ein.

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Midjourney, Stable Diffusion, Photoshop Firefly – Vergleich der besten KI-Bildgeneratoren und Generative AI

Der Markt für Generative AI und KI-Bildgeneratoren hat disruptives Potenzial und wächst exponenziell. Grund genug für mich, ein Zwischenfazit zu ziehen, die besten Generative AIs unter die Lupe zu nehmen und einen Vergleich zu wagen. Viel Spaß beim Lesen!

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CGI: 3D-Content aus virtueller Produktion

CGI – Computer Generated Imagery steht für Bilderzeugung durch Computergrafik und dient als Sammelbegriff für Bilder und Filme, die digital erzeugt werden. Dabei wird üblicherweise eine zweidimensionale Sequenz aus einem dreidimensionalen Bild errechnet. Für die Erzeugung von fotorealistischen 3D-Abbildungen bedeutet CGI eine Revolution – denn das abgebildete Objekt muss nicht real existieren.

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